搜索资源列表
pso1
- pso模型模拟 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。-PSO simulation
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
set
- 进化优化方法常被用于生成结构化测试用例。现有方法每次仅针对一个被测对象，生一个测试用例。要生成覆盖所有目标的测试用例集，需多次执行进化过程。本文基于集合进化优化方法，实现新的测试用例生成方法。实现的算法中，一个个体包含多个测试用例，因此，一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集。(Evolutionary optimization algorithms often used to generate structured test cases. When generating test ca
PlatEMO
- 多目标优化算法平台，内涵多种遗传算法和进化算法，图形界面，算法齐全并且最新的(Multi objective optimization algorithm platform, the connotation of a variety of genetic algorithm and evolutionary algorithm, graphical interface, algorithm is complete and up-to-date)
遗传算法多目标优化模板
- 利用geatpy库是实现多目标优化， 基于改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题的进化算法模板，传统NSGA-Ⅱ算法的帕累托最优解来只源于当代种群个体，这样难以高效地获取更多的帕累托最优解，同时难以把种群大小控制在合适的范围内，改进的NSGA2整体上沿用传统的NSGA-Ⅱ算法，不同的是，该算法通过维护一个全局帕累托最优集来实现帕累托前沿的搜索，故并不需要保证种群所有个体都是非支配的。(Using geatpy library to realize multi-objective optimiza
MOEA-master
- matlab是一种编程软件，也称矩阵实验室. 在数值计算方面做出了很大的贡献. 多目标优化问题是最优化领域中的一种优化方法，得出的解是折衷解. 多目标优化问题可以分为约束多目标优化问题和无约束多目标优化.在实际生活中，有很多问题都可以被视为多目标优化问题，如旅行商问题、工程问题，证券投资问题等，然而采用matlab编程软件具有很好的求解展示效果.(Matlab is a programming software, also known as a matrix laboratory. It has